[发明专利]RGB-D图像检索方法

权利要求书

1.一种RGB-D图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤：

对各幅RGB-D图像彩色图像提取SIFT纹理特征点，构建SIFT特征层级式词汇树，并计算基于SIFT特征层级式词汇树的图像相似度；

对各幅RGB-D图像深度图像提取FPFH结构特征点，构建FPFH特征层级式词汇树，并计算基于FPFH特征层级式词汇树的图像相似度；

通过基于SIFT特征层级式词汇树与基于FPFH特征层级式词汇树的相似度计算RGB-D图像对的相似度，基于RGB-D图像对的相似度实现RGB-D图像的检索。

2.如权利要求1所述的RGB-D图像检索方法，其特征在于，计算RGB-D图像对的相似度的方法包括：计算RGB-D图像对的相似性得分，所述相似性得分的计算方法包括：

基于SIFT特征层级式词汇树及FPFH特征层级式词汇树获取各幅RGB-D图像基于SIFT特征检索向量与基于FPFH特征的检索向量其中，为彩色图像基于SIFT特征的检索向量，为深度图像基于FPFH特征的检索向量，i表示选定的RGB-D图像序号，表示实数空间，n为检索向量维数，N为RGB-D图像的总数；

基于所述检索向量获取各对RGB-D图像基于SIFT特征层级式词汇树的相似性得分；基于所述检索向量获取各对RGB-D图像基于FPFH特征层级式词汇树的相似性得分：

其中，表示图像i检索向量的第k个元素，表示图像j检索向量的第k个元素；表示图像i检索向量的第k个元素，表示图像j检索向量的第k个元素；

表示图像i与图像j基于SIFT特征的层级式词汇树的相似性得分，表示图像i与图像j基于FPFH特征的层级式词汇树的相似性得分。

3.如权利要求1或2所述的RGB-D图像检索方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

进一步计算结合SIFT特征层级式词汇树的相似度和FPFH特征层级式词汇树的相似度二者的几何平均数，将所述几何平均数作为RGB-D图像对的相似度得分。

4.如权利要求3所述的RGB-D图像检索方法，其特征在于，计算所述几何平均数的方法为：

5.如权利要求1所述的RGB-D图像检索方法，其特征在于，所述检索方法进一步包括：进行图像检索后，对检索精度进行评价，评价方法包括：

计算RGB-D图像检索真值，基于两幅图像的相似性评价指标及RGB-D图像检索真值评价图像检索精度。

6.如权利要求5所述的RGB-D图像检索方法，其特征在于，计算所述检索真值的方法为：

基于相机内参数及外参数进行深度图像反投影，生成三维点云，并基于三维点云的重合度计算获取RGB-D图像检索真值。

7.如权利要求6所述的RGB-D图像检索方法，其特征在于，确定三维点云的方法为将图像点变换至世界坐标系下：

其中，X_i表示变换至世界坐标系下的三维点云集合，s表示深度图像尺度因子，K_i表示相机内参矩阵，R_i表示旋转矩阵，t_i表示平移向量，D_i(u,v)表示深度图像，T表示矩阵转置。